一些基础的图像增强方法，批量处理饱和度、噪声、对比度等调整

帮助你高效处理图片，扩大训练集数量，提高训练精度。

1.对比度、锐度、亮度

from PIL import Image
from PIL import ImageEnhance
import osrootdir = r'/media/jidong/code/zdata/val'  # 指明被遍历的文件夹
for parent, dirnames, filenames in os.walk(rootdir):for filename in filenames:currentPath = os.path.join(parent, filename)im = Image.open(currentPath)print(filename)# enh_con = ImageEnhance.Contrast(im)  # 增加对比度# image_contrasted = enh_con.enhance(0.5)# newname1 = r"/media/jidong/code/zdata/tr-duib/" + filename# image_contrasted.save(newname1)# enh_sha = ImageEnhance.Sharpness(im)  # 增加锐度# image_sharped = enh_sha.enhance(3.0)# newname2 = r"/media/jidong/code/zdata/vl-sha/" + filename# image_sharped.save(newname2)# 增加亮度enh_bri = ImageEnhance.Brightness(im)image_brightened = enh_bri.enhance(0.5)newname3 = r"/media/jidong/code/zdata/vl-brig/" + filenameimage_brightened.save(newname3)## enh_col = ImageEnhance.Color(im_rotate)  # 增加色度 但是有问题,# image_colored = enh_col.enhance(1.5)# newname4 = r"/home/qxq/Desktop/eyedata_final/mask/brighten/" + 'Col_' + filename# image_contrasted.save(newname4)j = 0

2.椒盐噪声、高斯噪声

import os
import cv2
import numpy as np
import randomdef sp_noise(noise_img, proportion):'''添加椒盐噪声proportion的值表示加入噪声的量，可根据需要自行调整return: img_noise'''height, width = noise_img.shape[0], noise_img.shape[1]#获取高度宽度像素值num = int(height * width * proportion) #一个准备加入多少噪声小点for i in range(num):w = random.randint(0, width - 1)h = random.randint(0, height - 1)if random.randint(0, 1) == 0:noise_img[h, w] = 0else:noise_img[h, w] = 255return noise_imgdef gaussian_noise(img, mean, sigma):'''此函数用将产生的高斯噪声加到图片上传入:img   :  原图mean  :  均值sigma :  标准差返回:gaussian_out : 噪声处理后的图片'''# 将图片灰度标准化img = img / 255# 产生高斯 noisenoise = np.random.normal(mean, sigma, img.shape)# 将噪声和图片叠加gaussian_out = img + noise# 将超过 1 的置 1，低于 0 的置 0gaussian_out = np.clip(gaussian_out, 0, 1)# 将图片灰度范围的恢复为 0-255gaussian_out = np.uint8(gaussian_out*255)# 将噪声范围搞为 0-255# noise = np.uint8(noise*255)return gaussian_out# 这里也会返回噪声，注意返回值def convert(input_dir, output_dir):for filename in os.listdir(input_dir):path = input_dir + "/" + filename  # 获取文件路径print("doing... ", path)noise_img = cv2.imread(path)  # 读取图片# img_noise = gaussian_noise(noise_img, 0, 0.1)  # 高斯噪声img_noise = sp_noise(noise_img, 0.05)# 椒盐噪声# img_noise  = random_noise(noise_img,500)# 随机噪声cv2.imwrite(output_dir+'/'+filename, img_noise)if __name__ == '__main__':input_dir = "/media/jidong/code/zdata/val"    # 输入数据文件夹output_dir = "/media/jidong/code/zdata/vl-jzao"   # 输出数据文件夹convert(input_dir, output_dir)

3.翻转

# -*- coding: UTF-8 -*-from PIL import Image
import os# 获得文件夹下所有文件
filePath = '/media/jidong/code/shilidata/val/'
filenames = os.listdir(filePath)# 指定保存的文件夹
outputPath = '/media/jidong/code/shilidata/vl-fan/'# 迭代所有图片
for filename in filenames:# 读取图像im = Image.open(filePath + filename)# 指定逆时针旋转的角度im_rotate = im.rotate(180)# 保存图像im_rotate.save(outputPath + filename)

4.饱和度

import numpy as np
import cv2
import os# 调整最大值
MAX_VALUE = 100def update(input_img_path, output_img_path, lightness, saturation):"""用于修改图片的亮度和饱和度:param input_img_path: 图片路径:param output_img_path: 输出图片路径:param lightness: 亮度:param saturation: 饱和度"""# 加载图片 读取彩色图像归一化且转换为浮点型image = cv2.imread(input_img_path, cv2.IMREAD_COLOR).astype(np.float32) / 255.0# 颜色空间转换 BGR转为HLShlsImg = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HLS)# 1.调整亮度（线性变换)hlsImg[:, :, 1] = (1.0 + lightness / float(MAX_VALUE)) * hlsImg[:, :, 1]hlsImg[:, :, 1][hlsImg[:, :, 1] > 1] = 1# 饱和度hlsImg[:, :, 2] = (1.0 + saturation / float(MAX_VALUE)) * hlsImg[:, :, 2]hlsImg[:, :, 2][hlsImg[:, :, 2] > 1] = 1# HLS2BGRlsImg = cv2.cvtColor(hlsImg, cv2.COLOR_HLS2BGR) * 255lsImg = lsImg.astype(np.uint8)cv2.imwrite(output_img_path, lsImg)dataset_dir = '/media/jidong/code/zdata/val'
output_dir = '/media/jidong/code/zdata/vl-baoh'# 这里调参！！！
lightness = int(input("lightness(亮度-100~+100):"))  # 亮度
saturation = int(input("saturation(饱和度-100~+100):"))  # 饱和度# 获得需要转化的图片路径并生成目标路径
image_filenames = [(os.path.join(dataset_dir, x), os.path.join(output_dir, x))for x in os.listdir(dataset_dir)]
# 转化所有图片
for path in image_filenames:update(path[0], path[1], lightness, saturation)

祝你早日发CVPR、ICCV等一流会议、期刊

加油，加油，加油！！！！！

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